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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在單幅圖像超分辨率重構(gòu)中存在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較淺、可提取特征較少和細(xì)節(jié)重構(gòu)效果不顯著等問題。為此，提出一種基于多通道極深CNN的圖像超分辨率算法，分別對(duì)原始低分辨率圖像進(jìn)行3種插值和3種銳化等預(yù)處理操作，并以多通道圖像作為CNN的輸入層數(shù)據(jù)。通過重新調(diào)整卷積核大小以加深網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)使得輸入層數(shù)據(jù)在極深的CNN模型中訓(xùn)練重構(gòu)高分辨率圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與 Bicubic、 SRCNN和MC- SRCNN等算法相比，該算法的峰值信噪比和視覺效果均較好。
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